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Enregistrement W4407017752 · doi:10.2196/63098

Cooperative Virtual Reality Gaming for Anxiety and Pain Reduction in Pediatric Patients and Their Caregivers During Painful Medical Procedures: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4407017752 sur OpenAlexvenueno aff
Stefan Liszio, Franziska Bäuerlein, J. Hildebrand, Carolin van Nahl, Maic Masuch, Oliver Basu

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyRandomized controlled trialPsychological interventionMedicinePhysical therapyDistressIntervention (counseling)Protocol (science)Clinical trialClinical psychologyPsychiatryAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The hospital experience is often marked by fear and pain, particularly for children undergoing medical procedures. Sedation is commonly used to alleviate patient anxiety, but it poses additional health risks. Caregivers, usually the parents, also experience emotional distress during the child's hospital stay, which can further exacerbate the child's anxiety and pain. While various interventions exist to ease patient distress, few consider the emotional well-being of caregivers. OBJECTIVE: This study aims to explore the effectiveness of a cooperative virtual reality (VR) game as a novel nonpharmacological solution to reduce anxiety and pain for both pediatric patients and their caregivers during medical procedures. Specifically, we aim to investigate whether the VR game "Sweet Dive VR" (SDVR), designed for children aged between 6 and 12 years to play with 1 caregiver, can alleviate anxiety and pain during different types of needle punctures and Kirschner-wire removal. METHODS: A prospective multicenter randomized clinical trial will be conducted. Eligible participants will be identified by scanning the hospital information system, and group allocation will follow stratified randomization. During the medical procedure, patients in the VR condition will play SDVR with a caregiver present, while patients in the control group will listen to a recording of gently crashing waves. Data collection will be carried out through self-reports of patients and caregivers using visual analog scales and questionnaires at 2 measurement time points: before and after the intervention. In addition, observation by the interviewers will occur during the intervention to capture emotional and pain reactions as well as interaction quality between patients and caregivers and smoothness of the procedure flow using a structured observation protocol. The measured variables will encompass patient affect and pain, caregiver affect, player experience, patient experience, and the flow of the procedure. RESULTS: As of November 2024, we enrolled 39 patients and caregivers, 28 of whom completed the study. Data collection is still ongoing. CONCLUSIONS: Cooperative VR gaming, as exemplified by SDVR, emerges as a promising intervention to address anxiety and pain in pediatric patients while involving caregivers to support the emotional well-being of both parties. Our approach strives to foster positive shared experiences and to maintain trust between children and caregivers during emotionally challenging medical situations. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trial Register (DRKS) DRKS00033544; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00033544. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/63098.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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